Inteligência Artificial

IA aplicada a uma tarefa real da sua operação.

A Fidalgo identifica onde a Inteligência Artificial pode ajudar e constrói a integração necessária para usá-la no trabalho. O ponto de partida é um problema definido, com dados disponíveis e uma forma de avaliar a resposta.

Conversar sobre uma aplicação de IA

Para quem

Para equipes que lidam com muitas solicitações, documentos ou consultas internas e precisam reduzir trabalho repetitivo sem perder o controle das decisões.

Problemas que atendemos

Informações espalhadas em documentos dificultam encontrar uma resposta e conferir sua origem.
Triagem, extração de dados e preparação de respostas exigem etapas manuais recorrentes.
Um protótipo de IA funciona isolado, mas ainda não se conecta aos sistemas e às regras de acesso da empresa.

Possíveis entregas

Assistentes e busca em documentos

Organização de fontes aprovadas, busca com RAG e respostas com referências. O desenho considera atualização dos documentos e acesso por usuário ou equipe.

Automação integrada

Triagem de solicitações, extração de dados e apoio a fluxos existentes. Integrações com APIs e sistemas, com revisão humana e limites definidos para ações automáticas.

Piloto com critérios de avaliação

Um conjunto de tarefas e exemplos para comparar qualidade, tempo total e custo com o processo atual. O piloto ajuda a decidir o que corrigir e se faz sentido ampliar o uso.

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Conte tokens localmente e compare custos de modelos por volume, cache e recursos. Use a estimativa como ponto de partida; valide qualidade e consumo com exemplos reais da sua operação.

Calcular tokens e comparar modelos de IA

Como começar

Descreva uma tarefa recorrente, quem a executa e onde estão as informações. Na conversa inicial, avaliamos acesso às fontes, volume, integrações e o que seria uma resposta aceitável. A tecnologia é escolhida a partir desse contexto.

Do contexto à operação

Delimitar o caso de uso
Escolher uma tarefa e registrar o processo atual, as restrições e os exemplos que serão usados na avaliação.
Preparar dados e permissões
Mapear fontes, atualização e regras de acesso. Definir quais respostas ou ações exigem conferência de uma pessoa.
Construir e avaliar o piloto
Integrar a solução em um escopo restrito e comparar respostas, falhas, esforço de revisão e custos com a referência inicial.
Decidir a evolução
Documentar os resultados e ajustar o que falhou. Se o piloto justificar a continuidade, planejar operação, monitoramento e expansão.

Dúvidas de contratação

Preciso escolher um modelo ou usar Amazon Bedrock?

Não. A escolha depende dos dados, das integrações, do ambiente e dos custos. Bedrock pode ser uma opção para empresas na AWS, mas não é um requisito para começar.

A IA vai responder corretamente em todos os casos?

Não. Por isso definimos exemplos de avaliação, referências, limites de uso e revisão humana. Regras determinísticas e dados de transações devem continuar sendo consultados nos sistemas responsáveis.

Como são definidos prazo e investimento?

Após entender a tarefa e o acesso aos dados, definimos escopo, entregas e critérios de aceite na proposta. Consumo de modelos, armazenamento e outros serviços entram na análise de custos.

RAG: como usar documentos da empresa em uma aplicação de IA

Entenda como RAG conecta IA a documentos internos e o que avaliar na busca, nas permissões, na atualização das fontes e na qualidade das respostas.

O que é Amazon Bedrock e quando vale a pena usá-lo?

Entenda como o Amazon Bedrock funciona, quando faz sentido adotá-lo e quais critérios usar para avaliar qualidade, segurança e custo antes da produção.

Próximo passo

Conte qual tarefa você quer melhorar, quais sistemas participam e como sua equipe verifica o resultado hoje.